AI驱动的尾矿成土多尺度模型与智能预测

尾矿成土同时涉及矿物风化、次生矿物形成、有机质输入、微生物作用、水分迁移和潜在金属释放。单一指标难以描述这些过程如何共同控制团聚体发育、碳氮积累、污染风险和生态功能恢复。本方向利用多尺度模型和数据驱动方法，识别尾矿由初始矿质基质向类土基质转化过程中的关键变量及其相互作用。

研究将野外样地、控制实验、矿物学表征和长期监测数据相结合，用模型连接界面反应、元素迁移、碳转化与生态功能变化。重点不是以算法替代过程认识，而是检验不同机制能否解释观测结果，并评估成土进程、修复响应和长期稳定性。

人工智能、多尺度模型和尾矿成土过程研究相结合，有助于连接矿物界面反应、元素迁移、有机碳稳定和生态功能恢复等不同层次的过程。